[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-rag-chunking::tr":3,"gloss-cluster-rag-chunking::tr":23,"gloss-next-rag-chunking::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"rag-chunking","data-infra","RAG Parçalama","Parçalama, bir getirme hattında belgelerin gömülüp indekslenmeden önce pasajlara bölündüğü adımdır. Tesisat işi gibi görünür ama çoğu RAG sisteminde getirme kalitesini en çok belirleyen tek etkendir.\n\nÖdünleşim iki yönlü çalışır. Küçük parçalar hassas gömülür ve temiz getirilir, ama modele onları anlamlı kılan çevre bağlamından yoksun ulaşır — 'bu, kurumsal planlar için geçerli değildir' diyen bir paragraf, üstündeki paragraf olmadan tehlikelidir. Büyük parçalar bağlamı korur ama gömmeyi seyreltir: on iki konudan söz eden bir sayfa hepsiyle zayıf, hiçbiriyle güçlü eşleşmez.\n\nPratikte işe yarayan, karakter sayısına göre değil yapıya göre bölmektir: başlıklar, liste maddeleri, tablo satırları, fonksiyon tanımları. Bir iki cümlelik örtüşme bağlamı sınırlar arasında taşır; her parçayla birlikte ana belgenin başlığını ve bölüm yolunu saklamak, yanıt anında yeniden genişletmeyi sağlar.\n\nÖlçün. Sabit bir soru kümesinde getirme hassasiyetini hesaplamak ucuzdur ve asistanınızın doğruluğu hakkında model değiştirmekten daha çok şey söyler.","Parçalama, belgeleri gömmeden önce böler. Parça çok küçükse yanıt bağlamını yitirir, çok büyükse getirme gürültü döndürür.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":15,"name":16},"embedding","Embedding (Gömme Vektörü)",{"slug":18,"name":19},"retrieval-augmented-generation","Geri Getirme Destekli Üretim (RAG)",{"slug":21,"name":22},"vector-database","Vektör Veritabanı",[24,28,31,34,37,41,44,47,50,53,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"acid","ACID","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":27},"ann-search","ANN Arama (Yaklaşık En Yakın Komşu)",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":27},"backpressure","Geri Basınç (Backpressure)",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":27},"batch-processing","Toplu İşleme (Batch Processing)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":40},"bm25","BM25","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":27},"cache","Önbellek (Cache)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":27},"cap-theorem","CAP Teoremi (CAP Theorem)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":27},"change-data-capture","Değişiklik Veri Yakalama (CDC)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":27},"chroma","Chroma",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":56},"chunk-overlap","Parça Örtüşmesi","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":27},"columnar-storage","Sütun Tabanlı Depolama",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":27},"connection-pooling","Bağlantı Havuzlama (Connection Pooling)"]